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基于springboot3+vue3+uniapp的剧本杀预约小程序（AI角色对话、协同过滤算法、地图Api、Echarts图形化分析）

🎈系统亮点：AI角色对话、协同过滤算法、地图Api、Echarts图形化分析；

paopaokaka_luck
2026-08-25 16:07:31

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 8

#echarts #spring boot #学习 +2
计算机毕业设计源码：Python双协同过滤电商推荐系统全栈实践 Django 协同过滤推荐算法 requests爬虫数据分析可视化大数据大模型 agent 商品（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Django框架和双协同过滤算法的商品推荐系统。系统采用Python语言开发，主要功能包括：用户认证模块、个性化商品推荐（基于用户和物品的协同过滤算法）、商品交互模块（搜索、浏览、收藏、购买）、秒杀商品展示、后台数据管理和商品爬虫采集模块。系统通过requests爬虫获取外部商品数据，存储在MySQL数据库中，并利用双协同过滤算法为用户提供个性化推荐。项目实现了从数据采集、算法推

 q_3548885153
2026-03-11 16:02:27

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 17

#python #django #flask +3
计算机毕业设计：基于python的电商销量预测可视化系统 Django ARIMA预测爬虫可视化机器学习深度学习 agent 大数据大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个基于Django和ARIMA模型的淘宝商品数据分析预测系统。该系统通过requests爬虫采集淘宝商品多维数据，利用ARIMA时序模型进行销量预测，并采用多种可视化技术展示分析结果。主要功能包括：商品数据管理、价格区间分布分析、品类销量占比统计、省份商品分布热力图、价格销量关联分析以及基于ARIMA的未来销量预测。系统还提供用户注册登录、后台管理等模块，形成完整的数据分析闭环。技术栈

 q_3375686806
2026-03-07 21:00:07

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 8

#python #django #机器学习 +2
计算机毕业设计源码：Python 电商数据采集分析平台 Flask Selenium 机器学习LayUI 爬虫商品数据采集分析可视化系统 hadoop Agent 多模态大模型（建议收藏）✅

本文介绍了一个电商数据分析与可视化系统，采用Python+Flask技术栈开发。系统通过Selenium爬虫定时采集淘宝商品数据，利用Pandas进行清洗后存入MySQL数据库。前端使用LayUI+Bootstrap框架，集成Echarts实现数据可视化展示。核心功能包括：商品数据大屏（销量排行、价格分布等可视化）、后台数据管理、定时爬虫调度、基于多元线性回归的销量预测模型、用户权限管理等。该系统

 q_3548885153
2026-03-04 20:45:00

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 7

#python #flask #信息可视化 +3
电影推荐与票房预测系统 | Python Flask 机器学习 Echarts可视化大数据大模型毕业设计源码

本文介绍了一个基于Python开发的电影推荐与票房预测系统。该系统整合Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫库和Echarts可视化工具，采用Surprise库KNNWithZScore算法实现个性化推荐，运用Stacking集成学习（包含决策树/Lasso/随机森林/GDBT）提升票房预测精度。系统包含8个功能模块：数据采集存储、票房预测、电影推荐、数据可视化、用户管理、电影信息

 vx_biyesheji0001
2026-02-05 18:35:06

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 35

#python #flask #机器学习 +3
IntelliJ IDEA 2026.1 EAP 2 发布，Claude Code 体验优化！人麻了。

是 JetBrains 的早期访问计划，提供免费的全功能预览版本。你可以将其视为“官方公测版”——功能完整但处于打磨期，适合想提前尝鲜或免费使用正版 IDE 的开发者。为什么要关注 EAP？完全免费：EAP 版本在有效期内没有任何功能限制。提前体验新特性：比正式版早几个月用上生产力工具。影响产品方向：你的反馈可以直接提交给开发者，甚至影响最终版本的走向。注意：由于是不稳定版本，生产环境建议使用正式

 JavaGuide
2026-02-04 20:26:53

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 21

#intellij-idea #echarts #java +2
IntelliJ IDEA 2026.1 EAP 2 发布，Claude Code 体验优化！人麻了。

是 JetBrains 的早期访问计划，提供免费的全功能预览版本。你可以将其视为“官方公测版”——功能完整但处于打磨期，适合想提前尝鲜或免费使用正版 IDE 的开发者。为什么要关注 EAP？完全免费：EAP 版本在有效期内没有任何功能限制。提前体验新特性：比正式版早几个月用上生产力工具。影响产品方向：你的反馈可以直接提交给开发者，甚至影响最终版本的走向。注意：由于是不稳定版本，生产环境建议使用正式

 fuladulu
2026-02-04 15:22:12

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 13

#intellij-idea #echarts #java
如何实现屏幕自适应（比如大屏）

如果不设置position: absolute，left/top对 static（默认）定位的元素无效，translate(-50%, -50%)也只能基于元素自身原位置位移，无法实现 “基于父容器居中”。其left/top/right/bottom属性是相对于最近的已定位祖先元素（这里是#container，因为#container是默认的 static，但absolute会向上找直到视口）；第

 暗中讨饭xdm
2026-01-28 11:56:35

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 5

#前端 #javascript #vue.js +1
python新能源汽车推荐系统 AI大模型：协同过滤推荐算法 Echarts可视化 Django框架大数据毕业设计（源码+文档）✅

本文介绍了一个基于Python+Django的新能源汽车智能推荐系统。系统采用MySQL存储数据，整合Echarts可视化展示和两种协同过滤推荐算法（基于用户和基于物品），实现了数据管理、可视化分析和智能推荐三大核心功能。数据管理模块支持车型信息的增删改查；可视化模块通过词云图、曲线图、饼状图等多维度展示市场数据；推荐模块则根据用户历史行为和车型特征提供个性化推荐。系统界面展示了车型数据、详情页、

q_3548885153
2026-01-27 19:30:00

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 28

#python #人工智能 #汽车 +4
NO-CRM 2.0正式上线，Vue3+Echarts+NestJS实现的全栈CRM系统，用AI重新定义和实现客户管理系统

NO-CRM 2.0正式发布，这是一款专为中小企业设计的轻量级客户关系管理系统。系统基于Vue3+NestJS技术栈开发，采用JSON存储实现零数据库依赖，支持私有化部署。主要功能包括客户管理、销售漏斗、订单合同管理、可视化审批流程等，并新增采购管理模块。项目提供两个开源版本：可直接使用的编译版和供学习的基础源码版。该系统具有部署简单、维护成本低等特点，帮助中小企业快速搭建CRM系统，节省开发成本

 徐小夕@趣谈前端
2026-01-24 21:29:24

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 18

#echarts #前端 #javascript +3
基于Flask的大学生就业信息管理与推荐系统，整合智能推荐算法、薪资预测模型和大语言模型AI咨询功能

学生可询问面试技巧、简历优化、职业规划、行业前景等问题，AI顾问基于知识库和历史对话提供个性化建议，帮助学生提升求职竞争力。管理员端提供多维度的数据统计分析，包括用户数量、职位数量、企业数量、申请趋势、行业分布、薪资分布等。采用协同过滤和内容推荐的复合算法，根据学生的简历信息、历史申请记录、技能特长等数据，智能匹配最合适的职位。学生可一键申请心仪职位，系统记录申请状态包括已提交、审核中、面试、录用

 叫我：松哥
2026-01-21 19:52:40

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 37

#人工智能 #flask #推荐算法 +4
基于AI+热门图书推荐系统与数据可视化分析开发与研究

SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发

 Java开源领先者
2026-01-19 12:28:46

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 19

#人工智能 #信息可视化 #数据可视化 +1
用React+ECharts搭建数据分析自动化工具链，AI应用架构师分享

传统BI工具（如Tableau）功能强大但定制化差，无法与现有React技术栈深度集成；纯手写ECharts图表的方式灵活，但需要重复开发数据处理、配置界面、交互逻辑，效率极低。对于前端开发者来说，如何快速搭建灵活、自动化、可扩展的数据分析工具，同时结合AI提升分析效率？这是本文要解决的核心问题。本文提出了一套组件化封装：实现了通用ECharts组件，支持动态数据和响应式；自动化管道：从数据采集到

 大阳阳544
2026-01-19 02:39:36

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 11

#react.js #echarts #数据分析
【AI测试全栈：Vue核心】19、Vue3+ECharts实战：构建AI测试可视化仪表盘全攻略

本文介绍了使用Vue3和ECharts构建AI测试可视化仪表盘的技术方案。针对AI测试场景中海量多维度数据（如准确率、召回率、混淆矩阵等）的可视化需求，文章详细分析了Vue3 Composition API相比传统Options API的优势，特别是其响应式系统和组合式函数设计模式。通过useTestData组合函数的示例代码，展示了如何高效管理测试数据状态、实现派生计算和异步加载。该技术栈能够有

 cherry_0523
2026-01-05 06:00:00

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 33

#echarts #人工智能 #前端 +1
Dify大模型应用开发（Task3-workflow、知识库、SQL+EChart、DeepSearch）

Dify进阶工作流方向1.workflow实践(小红书读书卡片)2.Dify综合应用(面试宝典)3.text2sql 及 echart数据分析4.deepsearch设计学习时长：4天❗️截止时间 12月24日03:00大家好，Task3开始就是进阶任务了。由于任务开始有点复杂了，所以官方文档里只给出了重点的操作内容，并没有把每一步操作都指示的很详细。有时需要自己摸索一下！HTML 在线运行 -

weixin_57207025
2025-12-21 10:44:20

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 26

#sql #数据库 #echarts +1
【从 0 到 1 手撸一个生产级个人智能仪表盘】

《SmartDashboard：全本地化智能生产力仪表盘》是一款基于Vue3+TypeScript+SpringBoot3技术栈开发的个人效率工具，支持打卡、番茄钟、背单词、读书笔记等核心功能，所有数据本地存储不上云。项目采用企业级开发标准，包含热力图可视化、SM-2背单词算法、AI助手三层降级策略等技术亮点，已提供Windows/macOS/Linux一键启动脚本。该工具已实际使用半年，帮助用户

 2301_80193213
2025-11-24 14:19:53

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 17

#javascript #echarts #vue.js
基于HarmonyOS的学生考勤系统的设计与实现

摘要：本文提出了一种基于HarmonyOS的学生考勤系统设计方案，旨在解决传统考勤方式效率低、安全性差等问题。系统利用HarmonyOS的分布式特性实现多设备协同，支持人脸识别、NFC等多模态身份验证，并结合AI分析提供出勤数据分析功能。采用Java+MySQL技术栈开发，集成Spring Boot框架，具备无接触签到、健康核验等防疫功能。系统模块化设计可适配不同教育场景需求，通过分布式数据管理

 Easton111
2025-10-12 18:13:57

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 23

#harmonyos #华为 #信息可视化 +4
基于协同过滤算法的智慧教学考试系统（百度智能AI - Echarts可视化）计算机软件工程等专业毕设项目推荐

本文设计了一个基于协同过滤算法的智慧教学考试系统，利用Python、Django框架和Vue.js技术实现。系统采用余弦相似度算法分析用户学习行为数据，实现个性化教学资源推荐，解决传统在线教育"千人一面"的问题。通过将学生视为"用户"，学习记录视为"评分"，系统能精准识别相似群体并推荐适合的学习内容，实现"因材施教"。

集美大bug
2025-11-09 23:30:00

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 10

#算法 #echarts
基于Python+Selenium的招聘信息智能采集与分析系统

摘要：本文设计并实现了一个基于Python+Selenium的招聘信息智能采集与分析系统，旨在解决传统招聘信息获取效率低、数据分散等问题。系统采用分层架构，通过Selenium实现动态页面采集，结合Pandas、NumPy进行数据清洗，支持薪资、岗位需求等多维度分析，并利用ECharts可视化展示结果。该系统显著提升求职者和企业的信息处理效率，未来可拓展NLP语义分析、AI推荐等功能，为就业市场提

 qq_q992250277
2025-11-07 13:26:20

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 5

#echarts #python #零售
基于ECharts的数据可视化电商系统

摘要：本文设计并实现了一个基于ECharts的电商数据可视化系统，通过整合销售、用户、库存等多源数据，构建了数据总览、销售分析、用户分析等核心模块。系统采用Vue.js+SpringBoot技术架构，利用ECharts丰富的图表类型实现数据直观呈现，解决了传统电商运营中数据分散、决策滞后等问题。应用表明，系统显著提升了数据整合效率（70%）、决策效率（50%）和营销效果（40%）。未来将扩展AI预

 qq_q992250277
2025-11-06 13:44:18

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 5

#echarts #信息可视化 #前端
小黑记账清单案例（axios，echarts，vue）

app二、自定义 CSS 样式（关键部分）@media.red!importantindex + 1totalPrice#maindatalistnamepricecomputedtotalPricereducelist2. 生命周期钩子（初始化）createdgetList()mountedGETlistv-forlistPOSTcreatornamepricegetList()idDELETE

景早
2025-11-05 18:34:01

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 15

#echarts #vue.js #前端
基于Echarts的医院患者可视化分析系统

摘要：本文探讨了基于ECharts的医院患者可视化分析系统在提升诊疗效率与管理精度方面的应用价值。系统通过四大核心模块（门诊分析、住院管理、诊疗质量、随访跟踪）实现医疗数据直观化，利用ECharts的多样化图表展示患者全周期数据。关键技术包括前端集成、数据对接和隐私保护，确保系统安全性与实时性。实践案例显示系统可显著缩短患者等待时间（38分钟）、提升床位周转率（20%）并降低复发率（12%）。未来

 wqq_992250277
2025-10-30 13:18:53

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 6

#echarts #前端 #javascript
3步落地电商用户行为分析：Hive+Python+ECharts

一、核心技术栈与数据技术栈：Hive 2.3.9（数据处理）、Python 3.8（pandas）、ECharts 5.4.3（可视化）数据：阿里天池电商用户行为数据（500万条，（下载https://pan.baidu.com/s/1uGddx2BzRdNencKnyN4quQ链接）二、Step1：Hive数据处理（SQL直接复制运行） 1. 建外部表 CREATE EXTERNAL TAB

静思741
2025-10-29 18:39:57

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 27

#大数据 #echarts #sql +2
Python OpenAI

音频转文本client.audio.transcriptions.create()将音频转为文字client.audio.transcriptions.create(file=open("audio.mp3","rb"), model="whisper-1")客户端初始化openai.OpenAI(api_key="API_KEY")创建客户端对象client = openai.OpenAI(ap

fsgmdxw35840l
2025-10-08 22:23:13

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 9

#javascript #echarts #信息可视化 +2
ECharts 数据的视觉映射

/ 本来的颜色可能是从全局色板中选取的颜色，visualMap组件并不关心。color: ['blue', '#121122', 'red'], // 定义了图形颜色映射的颜色列表，[1212, 5454, '梵蒂冈'],// 也可以直接是 dataItem 的 value，这更常见。value: [3434, 129,'圣马力诺'], // 这是数据项的数据值（value）[2323, 3223

cwihnnz105167o
2025-09-30 15:30:56

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#echarts #信息可视化 #前端
ECharts 数据的视觉映射

/ 本来的颜色可能是从全局色板中选取的颜色，visualMap组件并不关心。color: ['blue', '#121122', 'red'], // 定义了图形颜色映射的颜色列表，[1212, 5454, '梵蒂冈'],// 也可以直接是 dataItem 的 value，这更常见。value: [3434, 129,'圣马力诺'], // 这是数据项的数据值（value）[2323, 3223

bpbyguv3100j
2025-09-30 15:18:49

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 5

#echarts #信息可视化 #前端
ECharts 数据的视觉映射

/ 本来的颜色可能是从全局色板中选取的颜色，visualMap组件并不关心。color: ['blue', '#121122', 'red'], // 定义了图形颜色映射的颜色列表，[1212, 5454, '梵蒂冈'],// 也可以直接是 dataItem 的 value，这更常见。value: [3434, 129,'圣马力诺'], // 这是数据项的数据值（value）[2323, 3223

fsgmdxw35840l
2025-09-30 15:16:06

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 3

#echarts #信息可视化 #前端
基于SpringBoot+Vue的社交平台（AI问答、WebSocket及时通讯、协同过滤算法、Echarts图形化分析）

🎈系统亮点：AI问答、协同过滤算法、WebSocket及时通讯、Echarts图形化分析；

paopaokaka_luck
2025-09-24 14:30:04

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 5

#spring boot #vue.js #websocket +2
194-基于Python的脑肿瘤患者数据分析可视化

在医疗数据科学领域，脑肿瘤数据分析是一个极具挑战性的课题。本项目基于Python构建了一个完整的脑肿瘤患者数据分析可视化系统，集成了数据管理、多维度分析、智能预测和现代化Web界面，为医疗机构和研究人员提供了强大的数据分析工具。现代化技术栈: 采用FastAPI + SQLite + ECharts的现代化技术组合完整功能体系: 从数据管理到AI预测的全流程解决方案丰富可视化: 多维度数据分析和交

 装一袋星辰大海
2025-09-23 23:12:03

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 35

#python #数据分析 #开发语言 +3
基于SpringBoot+Vue的植物园植物健康管理系统（AI问答、WebSocket及时通讯、协同过滤算法、charts图形化分析）

🎈系统亮点：AI问答、WebSocket及时通讯、协同过滤算法、charts图形化分析；

paopaokaka_luck
2025-09-18 15:47:50

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 14

#spring boot #vue.js #echarts +2
基于SpringBoot+Vue的家政服务平台（AI问答、支付宝沙盒支付、WebSocket及时通讯、Echarts图形化分析）

🎈系统亮点：AI问答、支付宝沙盒支付、WebSocket及时通讯、Echarts图形化分析；

paopaokaka_luck
2025-09-17 11:22:45

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 20

#spring boot #vue.js #echarts +2
【ECharts】强大的数据可视化工具

通过理解和实践上述内容，你将能够使用 Apache ECharts 创造出强大而美观的数据图表。这是一个简单的 POJO (Plain Old Java Object) 类，用于封装返回给前端的数据。使用 JavaScript 获取 DOM 元素，并基于它初始化一个 ECharts 实例。：这是最重要的部分，决定了图表的类型和核心数据。在 HTML 中创建一个 DOM 元素作为图表的容器，并为其设

 觉不度SUKI
2025-09-11 20:12:36

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 13

#echarts #信息可视化 #前端
告别Excel手动制图：10分钟教你用Dify+ECharts生成智能图表！全程干货简单易懂！建议收藏！！

本文介绍了一种使用Dify知识库存储ECharts模板，通过AI自动生成动态图表的解决方案。该方案将数据与展示分离，实现了模板复用、智能匹配、数据分离和即时生成的技术优势。文章详细提供了柱状图、折线图、饼图三种常见图表模板的配置方法，并展示了如何通过Dify工作流实现从用户需求到图表生成的完整流程。该方法能将原本需要30分钟的手工制图缩短至3秒，大幅提升数据可视化效率。

嘴巴吃糖了
2025-09-01 11:02:32

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 19

#echarts #人工智能
大模型论文 | MaAS框架与“智能体超网” (Agentic Supernet)_multi-agent architecture search via agentic supern

在本文中，多智能体系统设计的范式从“寻找最优的单个系统”，转变为“优化一个系统的动态分布”。所提出的MaAS框架，通过其核心的“智能体超网”概念，实现了对不同任务的“量体裁衣”，在大幅提升资源效率的同时，取得了SOTA的性能表现。我们相信，MaAS为构建更通用、更经济、更智能的自动化AI系统铺平了道路。

leah126
2025-08-30 17:01:51

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 18

#echarts #前端 #javascript
用Vue2和Echarts画图的基本流程

本文介绍了在Vue2项目中集成ECharts进行数据可视化的基本流程。首先通过Vue CLI创建项目，选择Vue2.x版本并安装必要依赖。然后添加vue-resource、echarts和papaparse库，配置main.js和App.vue文件实现CSV数据读取和图表渲染功能。关键步骤包括：初始化ECharts实例、处理CSV数据为图表格式、设置图表配置项以及添加窗口大小响应事件。最终实现将p

蛐蛐蛐
2025-08-21 22:07:18

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 4

#echarts #前端 #javascript
134-基于Python的中国上市企业专利申请数据可视化分析系统

本项目是一个基于Python Flask框架开发的中国上市企业专利申请数据可视化分析系统，集成了数据管理、智能推荐和多维度分析功能。系统采用MySQL数据库，支持Excel/CSV数据批量导入，通过协同过滤算法实现个性化专利推荐。前端采用Jinja2模板引擎和Tailwind CSS框架，结合ApexCharts和ECharts实现丰富的可视化图表展示。主要功能包括用户管理、专利数据筛选、收藏系统

 装一袋星辰大海
2025-08-14 08:17:29

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 15

#python #信息可视化 #flask +2
基于Java的Markdown转Word工具（标题、段落、表格、Echarts图等）

项目源于我们开发的一款基于大模型的报告生成工具。由于需要将 Markdown 格式的内容导出为 Word 文档，而市面上缺乏合适的现成工具，我们决定自主研发一套解决方案。

我在北国不背锅
2025-08-13 18:13:46

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 18

#java #echarts
105-基于Python的珍爱网相亲数据可视化分析系统

本项目基于Flask框架开发了一个珍爱网相亲数据可视化分析系统，主要功能包括：数据可视化：通过柱状图、饼图、词云等多种形式展示相亲用户的城市分布、年龄结构等关键指标 AI智能分析：集成智谱AI ChatGLM模型，提供智能化数据分析和建议用户管理：完整的注册登录系统，支持权限管理功能数据探索：支持多条件筛选和高级搜索功能技术栈采用Flask+SQLAlchemy后端架构，结合Bootstr

装一袋星辰大海
2025-08-09 17:48:07

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 10

#信息可视化 #flask #python +1
echarts堆积柱状图，渐变色

type: 'scroll',//name太多，可用按钮切换。name: '银行存款和结算备付金投资市值合计',color: '#9abffd' // 渐变结束颜色。name: '买入返售金融资产投资市值',name: '货币市场工具投资市值',name: '金融衍生品投资市值',name: '固定收益占净比',name: '基金占净值合计',name: '其他投资市值',name: '权益占净比

 言666
2024-01-22 14:36:34

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 22

#echarts #前端 #javascript
ECharts折线树图的使用

项目场景：提示：这里简述系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术

 阑珊处的秋月
2021-10-09 11:34:58

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 2

#echarts #javascript
echarts实现折线图颜色分层区分不同程度

然后我们就可以进行分区了，重点是使用了areaStyle的配置，根据我们上面计算的数值进行颜色的配置达成分区的效果。先完成正常的折线图绘制代码，然后我们需要在series上加上markLine的配置，这个配置就是标准线的配置。上面对应的offset也可以根据自己的需要进行修改，最终达成自己想要的效果。这里为了方便展示我把x轴和y轴都进行了隐藏，展示出来的效果就是如图所示。我们需要准备一组数据，并且

 weixin_44145074
2024-02-02 16:25:05

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 7

#echarts #前端 #javascript +1
echarts属性之series-scatter

数组项可用对象，其中的。

一行注释
2024-10-29 17:12:46

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 14

#人工智能 #信息可视化 #echarts +1
Echarts 最大值，最小值，平均值，标注及位置调整

如果你已经引入echarts ，却无法显示平均值的线，请尝试引入上述组件。运行后如下图所示，根据实际情况进行位置调整。

暮暮最后的倔强
2023-09-13 16:50:14

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#echarts #前端 #javascript
Echarts 饼图(pie) 关于指示线消失了，

Echarts 饼图移入时指示线消失了1.指示线长度问题labelLine: {// 统一设置指示线长度normal: {length: 15}},2.在series里面设置指示线位置，防止重叠了导致另一方不显示了series: [{name: '合计',type: 'pie',hoverAnima

WACBG
2021-09-16 17:40:00

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 1

#echarts
echarts 中如何将 legend 设置成「直线」

echarts 中如何将 legend 设置成「直线」

奋飛
2023-10-09 21:06:25

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 3

#echarts #前端 #javascript
echarts折线图属性

4、折线不显示拐点，鼠标滑过显示拐点、拐点大小。3、折线不显示拐点（见上图 ↑ ）5、折线面积渐变色（见上图 ↑ ）2、y轴显示单位、调整单位位置。1、x轴信息全部显示、倾斜度。

小橘子皮__兜兜
2023-04-11 15:00:09

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#echarts #前端 #javascript
Pandas高效化运算与时间序列处理

第1关：字符串操作方法import pandas as pddef demo():#********** Begin **********#data=pd.read_csv('./step1/bournemouth_venues.csv')data1=data['Venue Name']data2= data1.str.split().str.get(-1)data3 = data2.str.re

SuperHero丶
2021-11-23 09:19:10

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#echarts #数据分析
Parameters参数量、FLOPs浮点运算次数、FPS每秒传输帧数等计算量衡量指标解析

（ FLOPs低 ≠ FPS高，最典型的例子就是EfficientNet，EfficientNet使用了大量的低FLOPs、高数据读写量的操作，即深度可分离卷积操作。参数量指的是模型所包含的参数的数量，比如我们模型中使用到的卷积、全连接里面的权值矩阵对应的每一个数字，都是参数量的组成。来看一下这幅图，这是YoloX中的消融实验图，它给出了五个指标，各位同学自己在写论文的时候，一般这么多指标就够了。

wouderw
2022-10-28 21:55:59

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